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启动一个数据科学项目通常很有趣，至少在初期是这样。获取一些数据，开始进行提问，探索项目，制作场景，尝试建模，几分钟后你就会有一堆有趣又混乱的想法，而且还要处理更多数据整理工作。然后你就会明白必须要去整理JupyterNotebook，开始对代码进行注释和版本控制，并且还需要花些时间在“没那么有趣”的分析部分。如果需要与他人共享发现成果，或者要将模型产出，而你又发现自己在分析过程中不知道到底使用了哪些库和版本，那么未来就会面临更多问题。
一般来说，数据科学家往往更
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